| 改进的稀疏表示图像超分辨率复原算法* |
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| 引用本文： | 邱大伟,刘彦隆.改进的稀疏表示图像超分辨率复原算法*[J].电视技术,2016,40(1):135-140. |
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| 作者姓名： | 邱大伟 刘彦隆 |
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| 作者单位： | 太原理工大学信息工程学院,山西太原,030024 |
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| 基金项目： | 山西省自然科学基金项目(2013011017-3) |
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| 摘 要： | 针对信号的稀疏分解特征,结合图像的超分辨率复原的特点,提出了基于稀疏表示的图像超分辨率复原算法,对两个过完备字典的训练过程、稀疏表示复原算法处理过程进行阐述,同时对改进算法中采用的优化的特征提取算法和自适应边缘方向插值优化低分辨率图像的初始估计两个过程进行详细描述,并通过MATLAB对其进行仿真和验证,实验结果表明,改进算法的复原效果进一步提高,图像细节能够得到恢复,获得更好的鲁棒性.
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| 关 键 词： | 稀疏表示 特征提取 边缘插值 |
| 收稿时间： | 2015/6/13 0:00:00 |
| 修稿时间： | 7/2/2015 12:00:00 AM |
Improved Image Super-resolution via Sparse Representation |
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| Qiu Dawei and Liu Yanlong.Improved Image Super-resolution via Sparse Representation[J].Tv Engineering,2016,40(1):135-140. |
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| Authors: | Qiu Dawei and Liu Yanlong |
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| Institution: | College of Information Engineering,Tai Yuan University of Technology,Shanxi Taiyuan 030024,China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Sparse Representation Feature Extraction Edge Interpolation |
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